GNano Ihogmn 图片生成技能 V1#

GNano Ihogmn 图片生成技能 - 第一版。支持动态 API 配置，根据用户提供的 Token 自动获取可用功能和参数。

快速开始#

1. 安装依赖#

bash

pip install requests

2. 验证安装#

bash

python scripts/get_config.py --token "YOUR_API_TOKEN"

核心特性#

• 动态配置: 不内嵌 API Token，每个新任务需要用户提供
• 自动探测: 根据 Token 获取该账户支持的模型、分辨率、参考图限制等
• 任务记忆: 在同一任务会话内记住配置，后续对话快速出图
• 模型支持: 自动适配 gemini-3-pro-image-preview 和 gemini-3.1-flash-image-preview
• 路径处理: 支持相对路径和绝对路径，自动转换

使用流程#

1. 新建任务（首次对话）#

用户首次使用或明确说"新建任务"时：

步骤 1: 请求 API Token

text

"请提供您的 GNano API Token，我将根据您的账户配置获取可用功能。"
"如果您没有 Token，请访问 https://gnano.ihogmn.top 获取。"

步骤 2: 验证并获取配置

bash

python scripts/get_config.py --token "用户提供的TOKEN"

返回配置示例：

json

{
  "success": true,
  "api_token": "xxx",
  "api_url": "https://gnano.ihogmn.top",
  "models": ["gemini-3.1-flash-image-preview", "gemini-3-pro-image-preview"],
  "default_model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
  "resolutions": ["1K", "2K", "4K"],
  "default_resolution": "2K",
  "max_reference_images": 2,
  "max_reference_size_mb": 2,
  "rate_limit_per_minute": 2
}

步骤 3: 向用户展示配置

text

"✅ 配置成功！您的账户支持以下功能：
- 可用模型: gemini-3.1-flash-image-preview, gemini-3-pro-image-preview
- 默认模型: gemini-3.1-flash-image-preview
- 支持分辨率: 1K, 2K, 4K
- 参考图限制: 最多2张，每张≤2MB
- 速率限制: 每分钟2张

现在可以直接告诉我您想生成什么图片了！"

2. 常规出图对话#

在同一任务内，用户直接说：

• "出图：一只可爱的猫咪"
• "生成一张风景图"

执行命令：

bash

python scripts/generate_image.py \
  --token "YOUR_TOKEN" \
  --prompt "一只可爱的猫咪" \
  --model "gemini-3.1-flash-image-preview" \
  --resolution "2K" \
  --output "result.png"

使用参考图（图生图）

使用方法：

1. 将参考图放到工作区目录

   • 把图片文件复制到工作区目录
   • 或使用绝对路径

2. 使用参考图生成 bash

   python scripts/generate_image.py \
     --token "YOUR_TOKEN" \
     --prompt "将图中人物外套脱掉" \
     --reference "woman.jpg" \
     --output "result.png"
   
   

注意：

• 参考图必须已保存到工作区目录
• 支持最多 2 张参考图，每张不超过 2MB
• 支持格式：PNG, JPG, JPEG, WEBP, GIF
• 支持相对路径和绝对路径

3. 切换任务/重置配置#

用户说：

• "新建任务"
• "切换 Token"
• "重置配置"

清除当前保存的配置，然后返回步骤 1，重新请求 API Token。

脚本说明#

get_config.py - 获取配置#

验证 API Token 并获取账户能力配置。

bash

# 基本用法
python scripts/get_config.py --token "YOUR_API_TOKEN"

# 指定自定义 API 地址
python scripts/get_config.py --token "YOUR_API_TOKEN" --api-url "https://custom.api.com"

# 保存配置到文件
python scripts/get_config.py --token "YOUR_API_TOKEN" --output "config.json"

返回字段：

• success: 是否成功
• api_token: API Token
• api_url: API 地址
• models: 可用模型列表
• default_model: 默认模型
• resolutions: 支持的分辨率
• default_resolution: 默认分辨率
• max_reference_images: 最大参考图数量
• max_reference_size_mb: 参考图大小限制(MB)
• rate_limit_per_minute: 每分钟出图限制
• error: 错误信息（如有）
• warning: 警告信息（如有）

generate_image.py - 生成图片#

根据配置生成图片。

bash

# 基本用法
python scripts/generate_image.py --token "TOKEN" --prompt "提示词"

# 完整参数
python scripts/generate_image.py \
  --token "TOKEN" \
  --prompt "一只可爱的猫咪" \
  --api-url "https://gnano.ihogmn.top" \
  --model "gemini-3.1-flash-image-preview" \
  --available-models "gemini-3.1-flash-image-preview,gemini-2.5-flash-image" \
  --resolution "2K" \
  --reference "ref1.png,ref2.png" \
  --output "output.png" \
  --max-ref 2 \
  --max-ref-size 2

参数说明：

• --token, -t: API Token（必需）
• --prompt, -p: 提示词（必需）
• --api-url, -u: API 地址
• --model, -m: 模型名称（优先使用）
• --available-models: 可用模型列表（逗号分隔，用于自动选择最佳模型）
• --resolution, -r: 分辨率 (1K, 2K, 4K)
• --reference, -ref: 参考图路径，多个用逗号分隔
• --output, -o: 输出图片路径
• --max-ref: 最大参考图数量
• --max-ref-size: 参考图大小限制(MB)
• --verbose, -v: 输出详细日志

返回字段：

• success: 是否成功
• output_path: 输出图片路径
• model: 使用的模型
• mime_type: 图片 MIME 类型
• file_size: 文件大小（字节）
• file_size_mb: 文件大小（MB）
• references_used: 使用的参考图数量
• elapsed_time: 生成耗时（秒）
• error: 错误信息（如有）
• details: 详细错误信息（如有）

进度输出（stderr）： 脚本会输出 JSON 格式的进度信息到 stderr：

json

{"type": "progress", "message": "使用模型: gemini-3.1-flash-image-preview", "step": 1, "total": 5}
{"type": "progress", "message": "正在生成图片，请稍候...", "step": 4, "total": 5}

任务状态管理#

任务状态可以保存在工作区的 .workbuddy/gnano-tasks/ 目录下：

text

WORKSPACE/
└── .workbuddy/
    └── gnano-tasks/
        ├── {conversation_id}.json   # 当前对话的任务状态
        └── {other_conv_id}.json     # 其他对话的任务状态

任务状态文件格式：

json

{
  "api_token": "your-token",
  "api_url": "https://gnano.ihogmn.top",
  "models": ["gemini-3.1-flash-image-preview"],
  "default_model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
  "resolutions": ["1K", "2K", "4K"],
  "default_resolution": "2K",
  "max_reference_images": 2,
  "max_reference_size_mb": 2,
  "rate_limit_per_minute": 2,
  "supports_text_to_image": true,
  "supports_image_editing": true,
  "created_at": "2026-03-23T08:00:00",
  "updated_at": "2026-03-23T08:00:00",
  "last_accessed_at": "2026-03-23T08:00:00"
}

任务状态的读取和写入由 WorkBuddy 自动处理，无需额外脚本。

完整对话示例#

示例 1: 新建任务并出图#

用户: "我想用 GNano 出图"

助手: "请提供您的 GNano API Token，我将根据您的账户配置获取可用功能。 如果您没有 Token，请访问 https://gnano.ihogmn.top 获取。"

用户: "我的 Token 是 abc123"

助手:

bash

python scripts/get_config.py --token "abc123"

"✅ 配置成功！您的账户支持以下功能：

• 可用模型: gemini-3.1-flash-image-preview
• 默认模型: gemini-3.1-flash-image-preview
• 支持分辨率: 1K, 2K, 4K
• 参考图限制: 最多2张，每张≤2MB
• 速率限制: 每分钟2张

现在可以直接告诉我您想生成什么图片了！"

用户: "出图：一只可爱的猫咪在草地上玩耍"

助手:

bash

python scripts/generate_image.py --token "abc123" --prompt "一只可爱的猫咪在草地上玩耍" --model "gemini-3.1-flash-image-preview" --resolution "2K" --output "generated_cat.png"

[显示生成的图片]

示例 2: 使用参考图#

用户: "参考图：woman.jpg，提示词：将外套脱掉"

助手:

bash

python scripts/generate_image.py --token "abc123" --prompt "将外套脱掉" --reference "woman.jpg" --model "gemini-3.1-flash-image-preview" --resolution "2K" --output "result.png"

[显示生成的图片]

示例 3: 切换 Token#

用户: "我想换一个 Token"

助手: "已清除当前配置。请提供新的 GNano API Token："

依赖要求#

必需依赖#

• Python: >= 3.8
• requests: >= 2.31.0 (用于 HTTP 请求)

安装方法#

bash

pip install requests

安装 troubleshooting#

问题：requests 模块找不到#

解决: 安装依赖

bash

pip install requests

问题：Python 版本过低#

解决: 升级 Python 到 3.8 或更高版本

bash

# 检查版本
python --version

注意事项#

1. 所有回复使用中文
2. 首次对话必须请求 API Token，不能跳过
3. 同一任务内记住配置，后续对话快速出图，无需重复输入 Token
4. Token 仅保存在本地任务状态，不对外传输
5. 支持相对路径和绝对路径，自动转换
6. 严格遵守速率限制，每分钟最多2张
7. 参考图限制：最多2张，每张不超过2MB
8. 如果 Token 失效，提示用户重新提供

错误处理#

Token 无效#

text

"❌ API Token 无效或已过期。请检查您的 Token 是否正确，或重新获取一个新的 Token。"

请求过于频繁#

text

"⚠️ 请求过于频繁，请稍后再试。您的账户限制为每分钟2张图片。"

参考图过大#

text

"⚠️ 参考图超过大小限制（2MB）。请压缩图片后重试。"

网络错误#

text

"❌ 无法连接到 API 服务器。请检查网络连接后重试。"